Cercetările recente din cadrul HRIA, realizate în parteneriat cu universități de medicină, vizează îmbunătățirea preciziei diagnosticului prin arhitecturi neurale optimizate pentru diverse tipuri de scanări (CT, RMN, X-ray, OCT).
Segmentarea Rețelelor Vasculare și Analiza Radiografiilor
Sunt introduse îmbunătățiri structurale modelelor standard pentru a crește sensibilitatea în detectarea structurilor anatomice fine:
Angio-OCT (Rețele Retiniene): S-a utilizat modelul I-MedSAM, augmentat cu un modul Frangi. Această modificare a adus o creștere de +1% pentru metricile Dice, Precision și Sensitivity în segmentarea rețelelor vasculare.
Radiografii Toracice: S-a dezvoltat arhitectura YOLO_V12 îmbunătățită pentru detecția patologiilor toracice (cardiomegalie, dilatarea aortei, noduli pulmonari și efuziune pleurală).
Evaluarea Scoliozei: Utilizarea YOLO OBB (Oriented Bounding Boxes) combinat cu un model I-MedSAM modificat pentru calculul automat al unghiului Cobb.
Recunoașterea Tumorilor prin Domain Adaptation Learning (DAL)
O contribuție majoră constă în utilizarea tehnicilor de învățare prin adaptarea domeniului pentru recunoașterea tumorilor de ficat și pancreas:
- Dataset: Imagini CT cu contrast de la pacienți cu tumori hepatice (45 pacienți) și pancreatice (30 pacienți).
- Metodologie: S-a utilizat un set de date mixt, urmat de fine-tuning prin DAL.
- Performanță: Modele precum ResNet50, ResNet101, InceptionV3 și EfficientNetB0 au fost evaluate comparativ. Rezultatele indică faptul că abordarea DAL (Acc_DAL) depășește constant acuratețea modelelor antrenate standard sau pe seturi mixte.
Direcții de Cercetare și Diagnostic Asistat (Parteneriat UMF)
În colaborare cu UMF Cluj, sunt în curs de dezvoltare sisteme de diagnostic asistat de AI pentru patologii hepatice complexe:
- Leziuni Focale: Clasificarea leziunilor hepatice utilizând protocoale RMN abreviate.
- Fibroză Hepatică: Clasificarea gradului de fibroză prin analiză multimodală (CT/RMN/Ultrasunet).
- Monitorizarea Tratamentului: Evaluarea răspunsului la tratament pentru leziunile hepatice prin scanări CT.
- Hipertensiune Portală: Diagnosticul automatizat al hipertensiunii portale utilizând date CT.